摩根麦金利正在寻找一名熟练的机器学习工程师,与我们在技术行业的客户签订为期12个月的合同。
作为机器学习平台团队的机器学习工程师,您将在开发大型语言模型(LLMs)评估框架和基础设施方面发挥关键作用。您的重点将是创建自动化、可重复的评估流程,并优化管道,以确保稳健和高效的模型评估。该团队处于推动组织内各团队充分利用机器学习技术的前沿。
主要职责:
• 设计和优化LLM评估管道:开发可扩展的管道,以评估大型语言模型的性能,利用Ray等工具来实现任务的高效分配。
• 开发评估指标和基准:创建和整合一套全面的指标和基准,以评估LLM在不同领域和任务中的表现。
• 分析和沟通结果:对评估结果进行详细分析,以识别模型的优势、劣势和改进领域,并有效地向利益相关者呈现发现。
• 跨团队协作:与研究科学家和工程师合作,理解模型需求,实施有效的评估策略,以实现他们的目标。
• 关注LLM趋势:跟踪LLM评估方法、工具和最佳实践的最新进展,以确保我们的流程保持前沿。
资格要求:
• 具有2-3年的机器学习工程和Python经验
• LLM评估专业知识:对评估LLM在文本生成、摘要和问答等任务中的方法、指标和基准有深入理解。
• 分布式计算能力:具有使用Ray等框架或类似技术进行LLM评估过程扩展的实际经验。
• 扎实的Python和机器学习技能:具备高级Python编程技能,熟悉机器学习库和工具。
• 具备Kubernetes和云平台经验:能够在Kubernetes上部署和管理应用,对AWS有一定的了解。
• 较强的人际交往能力,能够与跨职能团队有效合作,并清晰传达技术发现。
有意者请通过申请系统申请或发送至sg-rscontracting@morganmckinley.com。入围候选人将会收到通知。
通过向我们发送您的个人数据和简历(CV),您被视为同意摩根麦金利私人有限公司及其附属公司收集、使用和披露您的个人数据,其目的按照隐私政策进行,隐私政策可在https://www.morganmckinley.com/sg/privacy-policy查阅。您确认您已阅读、理解并同意该隐私政策。
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柯文贤
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